检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2015年第11期30卷 2041-2047页

作者：李盼池李滨旭东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

为了提高粒子群算法的优化能力,提出一种新的量子衍生粒子群优化算法.该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码,基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度,采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新.在每步迭代中... 详细信息

为了提高粒子群算法的优化能力,提出一种新的量子衍生粒子群优化算法.该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码,基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度,采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新.在每步迭代中,只需更新粒子的一个量子比特相位,即可更新该粒子上的所有概率幅.标准函数极值优化的实验结果表明,所提出算法的单步迭代时间较长,但优化能力较同类算法有大幅度提高.

关键词：量子计算粒子群优化多比特概率幅编码算法设计

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一种离散鲸鱼算法及其应用

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电子科技大学学报 2020年第4期49卷 622-630页

作者：张强郭玉洁王颖刘馨东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

针对鲸鱼优化算法(WOA)在求解高维复杂问题时存在收敛精度低,难以解决离散优化问题等的不足,提出了一种离散鲸鱼算法(DWOA)。该算法引入收敛因子调控个体距离最优鲸鱼位置的远近程度,利用惯性权值平衡算法的全局搜索和局部开发能力,通... 详细信息

针对鲸鱼优化算法(WOA)在求解高维复杂问题时存在收敛精度低,难以解决离散优化问题等的不足,提出了一种离散鲸鱼算法(DWOA)。该算法引入收敛因子调控个体距离最优鲸鱼位置的远近程度,利用惯性权值平衡算法的全局搜索和局部开发能力,通过改进的Sigmoid函数对WOA进行离散化处理。9个基准函数和油田措施规划方案的测试结果表明,DWOA在收敛速度和寻优精度等方面均有较大的提升。

关键词：自适应惯性权值收敛因子离散鲸鱼算法油田措施规划 Sigmoid

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一种彩色图像的量子描述方法及应用

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控制与决策 2017年第3期32卷 443-450页

作者：李盼池曹梓崎东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

为了提高量子彩色图像的存储效率,提出一种新的量子彩色图像描述方法.在该方法中,像素的位置信息采用多比特量子系统的基态描述,像素的三基色灰度值信息只采用一个量子比特描述,具体描述为该量子比特的相位.利用这种描述方法,给出量子... 详细信息

为了提高量子彩色图像的存储效率,提出一种新的量子彩色图像描述方法.在该方法中,像素的位置信息采用多比特量子系统的基态描述,像素的三基色灰度值信息只采用一个量子比特描述,具体描述为该量子比特的相位.利用这种描述方法,给出量子彩色图像的几种简单操作方法,包括像素三基色灰度值的改变、互换,图像位置翻转、置换,设计一种新的量子图像水印的实现方法.所提出的方法可在将来的量子计算机上执行.经典计算机上的仿真结果验证了该方法的有效性.

关键词：图像处理量子图像描述量子图像处理量子图像水印

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通用数据质量评估模型及本体实现

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计算机研究与发展 2018年第6期55卷 1333-1344页

作者：张晓冉袁满东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

随着数据科学技术在各个领域的深度应用,作为企业重要资产的数据越发表现出它的价值性与重要性.绝大多数企业结合行业特点开发了数据质量检测系统来解决自身数据质量问题.这些系统的评估模型各有特点,对于数据质量维度的定义也是各有千... 详细信息

随着数据科学技术在各个领域的深度应用,作为企业重要资产的数据越发表现出它的价值性与重要性.绝大多数企业结合行业特点开发了数据质量检测系统来解决自身数据质量问题.这些系统的评估模型各有特点,对于数据质量维度的定义也是各有千秋.试图将这些模型与数据质量维度以一种通用的形式来定义,旨在成为企业研发数据质量评估系统的标准.通过分析国内外学者在该研究领域取得的成果并结合常年研发数据质量检测与评估系统的经验,首先,提出了一个通用的数据质量检测与评估的数学模型;接着,以此模型为基础,采用本体技术定义了从该通用的数据质量评估数学模型到本体模型映射的转换规则;随后,考虑到多数数据存储在关系数据库中,因此以关系数据模型为例,依据所提出的数学模型和转换规则实现了对数据质量评估本体的抽取与构建,该模型实现了复杂质量规则的定义,具有规范性,实现了对不同来源、不同格式的数据质量进行检测与评估;最后,结合中国石油的油田开发数据质量评估项目进行了系统的实现,验证所提出模型的正确性、科学性、合理性以及可扩充性等.由于所提出的数据质量检测与评估模型与领域无关,所以它具有通用性.

关键词：数据质量数据质量维度数据质量评估关系数据模型本体映射数据质量本体模型

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一种自适应多策略行为粒子群优化算法

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控制与决策 2020年第1期35卷 115-122页

作者：张强李盼池东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

针对粒子群优化算法收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点,提出一种自适应多策略行为粒子群优化算法.算法中每个粒子拥有4种行为进化策略,在迭代过程中通过计算每种进化策略的立即价值、未来价值和综合奖励来决定粒子的进化行为,并通过策... 详细信息

针对粒子群优化算法收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点,提出一种自适应多策略行为粒子群优化算法.算法中每个粒子拥有4种行为进化策略,在迭代过程中通过计算每种进化策略的立即价值、未来价值和综合奖励来决定粒子的进化行为,并通过策略行为概率变异算法提升个体寻优速度或避免陷入局部最优解.在经典的基准测试函数上,对新算法与其他7个群智能进化算法的测试结果进行比较分析,结果表明所提出算法具有很好的求解精度和收敛速度,尤其适合应用于一些高维优化问题.

关键词：粒子群算法多策略差分变异上限置信区间优化极限学习机

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自适应分组差分萤火虫算法求解连续空间优化问题

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控制与决策 2017年第7期32卷 1217-1222页

作者：张强李盼池东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

提出一种自适应分组差分萤火虫算法求解连续空间优化问题.利用自适应分组策略对种群进行分子群寻优,基于均匀设计理论调整算法参数,通过云模型算法来改进最优个体的随机扰动行为,引入个体能效吸引力来改进非最优个体更新方式.最后,利用... 详细信息

提出一种自适应分组差分萤火虫算法求解连续空间优化问题.利用自适应分组策略对种群进行分子群寻优,基于均匀设计理论调整算法参数,通过云模型算法来改进最优个体的随机扰动行为,引入个体能效吸引力来改进非最优个体更新方式.最后,利用差分变异算法和混沌理论完成个体变异.典型复杂函数测试表明,所提出的算法具有很好的收敛精度和计算速度.

关键词：萤火虫算法云模型均匀设计混沌连续空间优化

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自适应分组混沌云模型蛙跳算法求解连续空间优化问题

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控制与决策 2015年第5期30卷 923-928页

作者：张强李盼池东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

针对经典混合蛙跳优化算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,结合云模型在定性与定量之间相互转换的优良特性,提出一种自适应分组混沌云模型蛙跳算法.通过反向学习机制初始化种群,应用云模型算法对优秀子群组的收敛区域进行局部... 详细信息

针对经典混合蛙跳优化算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,结合云模型在定性与定量之间相互转换的优良特性,提出一种自适应分组混沌云模型蛙跳算法.通过反向学习机制初始化种群,应用云模型算法对优秀子群组的收敛区域进行局部搜索更优位置,应用混沌理论在收敛区域以外空间探索全局最优位置.典型复杂函数测试表明,所提出的算法能有效找出全局最优解,适用于多峰值函数寻优.

关键词：混合蛙跳算法云模型:混沌连续空间优化

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基于遗传算法的过程挖掘隐私保护方法

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计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3256-3264页

作者：高俊涛闫駪艺东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

为减少过程挖掘中隐私保护带来的效用损失,提出一种基于遗传算法的事件日志匿名化隐私保护方法。基于最小违规轨迹证明活动抑制集可行性的必要条件和约简规则,缩小大型日志集的搜索空间;根据基于日志的次序关系、轨迹变体和最大频繁轨... 详细信息

为减少过程挖掘中隐私保护带来的效用损失,提出一种基于遗传算法的事件日志匿名化隐私保护方法。基于最小违规轨迹证明活动抑制集可行性的必要条件和约简规则,缩小大型日志集的搜索空间;根据基于日志的次序关系、轨迹变体和最大频繁轨迹设计适应度函数,引导种群向高效用性进化;改进交叉变异算子,保证种群多样性,避免遗传算法陷入局部最优。在真实事件日志上进行对比实验,结果表明在隐私保护强度相同的条件下,所提方法的效用损失比TLKC和基线方法生成的事件日志更低。

关键词：过程挖掘隐私保护遗传算法事件日志

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基于卷积神经网络与视觉变换器的微观剩余油分类方法

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石油学报 2024年第12期45卷 1818-1832页

作者：赵娅管玉贾迪东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

在石油开发领域,微观剩余油的精确识别和分类对提高油田开采效率和采收率至关重要。但传统的剩余油识别技术存在识别效率低、精度不高、资源消耗大等问题,限制了其在油田应用中的实际效果。因此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与视觉... 详细信息

在石油开发领域,微观剩余油的精确识别和分类对提高油田开采效率和采收率至关重要。但传统的剩余油识别技术存在识别效率低、精度不高、资源消耗大等问题,限制了其在油田应用中的实际效果。因此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与视觉变换器(ViT)的微观剩余油图像分类网络LLGFormer,该网络架构通过融合局部与全局特征,显著提高了分类精度,同时改善了运行效率。首先,设计了边缘感知增强模块,增强了图像的边缘纹理信息;然后,通过LLGFormer数据块并行,提取剩余油的局部与全局特征。此外,引入贡献判别网络,指导ViT分支关注有效信息,并采用分步计算策略降低模型的计算量。在自制的微观剩余油数据集和公共数据集上实验验证了LLGFormer的有效性。研究结果表明,LLGFormer在微观剩余油图像的处理速度和性能平衡方面具有显著优势,为石油行业中微观剩余油的自动化识别与分类提供了新的技术途径。

关键词：微观剩余油图像识别边缘感知增强卷积神经网络视觉变换器

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基于离散多元宇宙算法求解车辆路径问题

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电子科技大学学报 2021年第6期50卷 890-898页

作者：张强姜慧清王颖刘馨东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

针对现实生活中车辆配送的实际情况以及客户对服务时间的具体要求,该文提出了一种离散多元宇宙算法来求解在模糊时间窗约束下的多配送中心车辆路径问题(MDVRPFTW)。以总成本最低、顾客满意度最大为多目标函数,针对MDVRPFTW构建出相应的... 详细信息

针对现实生活中车辆配送的实际情况以及客户对服务时间的具体要求,该文提出了一种离散多元宇宙算法来求解在模糊时间窗约束下的多配送中心车辆路径问题(MDVRPFTW)。以总成本最低、顾客满意度最大为多目标函数,针对MDVRPFTW构建出相应的数学模型。该算法在传统多元宇宙算法基础上,重新定义了在离散车辆路径问题下的更新策略。实验结果表明,该算法能更好地解决在模糊时间窗约束下的多配送中心车辆路径问题,优于其他几种对比算法,具有较强的寻优能力和应用价值。

关键词：离散多元宇宙算法模糊时间窗多配送中心车辆路径问题多目标

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